Создана система Lumos для поиска скрытых IoT-устройств, в том числе камер

Создана система Lumos для поиска скрытых IoT-устройств, в том числе камер

Создана система Lumos для поиска скрытых IoT-устройств, в том числе камер

Команда экспертов разработала систему для поиска спрятанных IoT-устройств в незнакомых местах. Получившая имя Lumos система может работать на смартфонах или ноутбуках, поэтому пригодится, например, постояльцам гостиниц.

Пользователи, которых волнует вопрос конфиденциальности, не могли не отметить рост числа скандалов, связанных с использованием скрытых камер в отелях. Именно такие девайсы, по замыслу создателей Lumos, должна искать их система.

«Lumos визуализирует присутствие скрытых “умных“ устройств с помощью дополненной реальности», — объясняют эксперты.

Если говорить подробнее, новая система работает по принципу сниффера, собирая зашифрованные пакеты, отправленные по беспроводным каналам. Копаясь в этих пакетах, Lumos вычисляет спрятанные от глаз постояльца устройства.

Помимо этого, разработка задействует измерения силы сигнала, доступные в 802.11-пакетах и визуально предоставляет пользователю информацию о предполагаемом местонахождении скрытых IoT-устройств.

 

В системе iOS Lumos использует специальный API для разработчиков — ARKit. Он позволяет задействовать сенсоры, а также графический и центральный процессоры для дополненной реальности.

 

По словам создателей системы, она может вычислять девайсы разных брендов и моделей, для чего ей достаточно всего раз «познакомиться» с устройством.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru